mapreduce

从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。 从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。 此时，你的”大数据平台”是这样的： 在企业中，离线数据的来源主要是已存在的有固定格式的文件，或数据库中积累的结构化的数据，如何高效的进行数据的管理以及基本的统计分析是每个大数据开发者必须掌握的技能，本教程在Hadoop集群的基础上，系统的讲述了Hive的作用，安装部署过程，常用的内置函数，UDF的引入方式，数据导入导出的相关组件等，并结合一些企业的场景进行了说明

会上，中国代表团提交的大数据技术提案“SQL对MapReduce及与之相关的流数据处理的支持”胜利通过了SC32全会决议，确认以WG3“数据库语言工作组”和中国国家成员体的名义联合申报新工作项目，名称为“数据库语言新技术设计说明 第1部分：SQL对流数据的支持”；中国国家成员体的发起人为金沙国际和柏睿数据科技（北京）有限公司的专家；推荐的联合编辑为华为的专家。同时， SC32向JTC1建议针对此新工作项开展为期3个月的投票工作。 为进一步发挥ISO/IEC JTC1 SC32各国专家力量，充分讨论SQL对流数据支持的需求及相关技术问题，SC32确定在ISO的LiveLink网站上建立 “SQL对流数据的支持”论坛，并任命金沙国际专家为论坛主持人

10 Spark核心技术与高级应用 于俊[等]著 2016 11 分布式实时计算框架原理及实践案例 王成光着 2016 19 网络工程师5天修炼 朱小平 施游编著 2015 百度资深Hadoop技术专家和高级算法工程师撰写，结合百度大数据实践，直击企业痛点，多位大数据技术专家联袂推荐！从使用、原理、运维和开发4个方面深度讲解Hadoop最核心的技术这是一本技术深度与企业实践并重的著作，由百度顶尖的Hadoop技术工程师撰写，是百度Hadoop技术实践经验的总结。本书使用、实现原理、运维和开发4个方面对Hadoop的核心技术进行了深入的讲解：（1）使用：详细讲解了HDFS存储系统、MapReduce计算框架，以及HDFS的命令系统；（2）原理：结合源代码，深度分析了MapReduce、HDFS、Streaming、Pipes、Hadoop作业调度系统等重要技术和组件的架构设计、工作机制和实现原理；（3）运维：结合百度的实际生产环境，详细讲解了Hadoop集群的安装、配置、测试以及管理和运维；（4）开发：详细讲解了Hadoop Streaming、Pipes的使用和开发实践，以及MapReduce的编程实践和常见问题。与市面上已有的Hadoop相比，本书的最大不同之处是它直切企业应用和实践Hadoop技术的痛点，深入讲解了企业最需要和最头疼的技术和问题，内容上非常聚焦

设矩阵A大小为m*p，矩阵B大小为p*n，C=A*B，C的大小为m*n。矩阵中每个元素的行号和列号均从1开始，矩阵C可以通过下面的公式计算得到。 实现方案1 在文件中每一行存储矩阵中的一个元素，每一行格式如下： 上面是Map Task的输入，对于每一行输入Map Task的输出中key和value的格式是： 对于Map Task，每一行输入，有n个输出

提起map和reduce想必大家并不陌生，Google公司2003年提出了一个名为MapReduce的编程模型[1]，用于处理大规模海量数据，并在之后广泛的应用于Google的各项应用中，2006年Apache的Hadoop项目[2]正式将MapReduce纳入到项目中。 好吧，闲话少说，今天要介绍的是Python函数式编程中的另外两个内建函数map()和reduce()，而不是Google的MapReduce。 YANG发表在《使用eric创建一个PyQt项目》 alioth310发表在《Python设置终端显示颜色、粗体、下划线等效果》

岗位职责：1.负责公司战略新产品的研发，收集和管理各类网络数据的监测、数据分析及市场运营支撑的相关需求。2.完成项目的调研、需求分析和系统设计等，制定合理的开发计划和项目管理流程，撰写项目开发文档。3.构建大数据处理技术支撑平台（hadoop、mr、hbase、hive、redis，oracle），指导团队完成新产品的架构设计、概要设计、原型设计、交互设计

相比于传统的MapReudce，MaxCompute提供的扩展MapReduce模型（简称MR2）改变了底层的调度和IO模型，可避免作业时冗余的IO操作。 与MaxCompute相比，MR2在Map、Reduce等函数编写方式上基本一致，较大的不同点发生在执行作业时，示例请参见Pipeline示例。 传统的MapReduce模型要求在经过每一轮MapReduce操作后，得到的数据结果必须存储到分布式文件系统中（例如，HDFS或MaxCompute数据表）